隨著我國交通運(yùn)輸?shù)牟粩喟l(fā)展，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTrafficSystem，簡稱ITS)的推廣變的越來越重要，而作為ITS的一個(gè)重要組成部分，車輛牌照識別系統(tǒng)(vehiclelicenseplaterecognitionsystem，簡稱LPR)對于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測，交通控制于透導(dǎo)，機(jī)場，港口，小區(qū)的車輛管理不停車自動(dòng)收費(fèi)，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。由于牌照是機(jī)動(dòng)車輛管理的標(biāo)識符號，因此，車輛牌照識別系統(tǒng)的研究在機(jī)動(dòng)車管理方面具有十分重要的實(shí)際意義。車牌識別系統(tǒng)，主要實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車牌照識別中的應(yīng)用。嘉興小區(qū)車牌識別系統(tǒng)一體機(jī)
傳統(tǒng)模式識別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個(gè)部分。利用不同閩值對應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識別出字符。金華自助車牌識別系統(tǒng)銷售隨著智能交通系統(tǒng)的 基于車牌識別系統(tǒng)高速發(fā)展。
車牌識別系統(tǒng)的功能是車輛檢測，可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用計(jì)算機(jī)算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動(dòng)識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
車牌辨識系統(tǒng)以攝影機(jī)“視頻檢測”動(dòng)態(tài)技術(shù)擷取“車牌定位”影像后，經(jīng)由“OCR類比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”將圖像解析成文字；對于行進(jìn)間或移動(dòng)裝置上的運(yùn)用，搭載“光學(xué)字符辨識”的技術(shù)，及“車牌字符分割算法”解析；一連串精密且專門技術(shù)，使車牌辨識系統(tǒng)高達(dá)98%的辨識率。目前應(yīng)用于社區(qū)門禁系統(tǒng)及商用停車場管理，避免停車卡被盜用之安全漏洞。實(shí)際辨識準(zhǔn)確率95%以上辨識率指標(biāo)都是在嚴(yán)苛的環(huán)境下測試與解決問題，如：大雨，強(qiáng)風(fēng)，亮度不均勻，逆光、直射光；車牌污損、不清晰，混合字符，對比度差，傾斜、變形等。因素不同程度上不同會(huì)降低了車牌識別的識別率。
圖像處理技術(shù)：運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究始于80年代，但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且通常采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，識別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡單的處理，并且**終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類；然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識別。計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成車牌的識別，可降低交通管理工作的復(fù)雜度。嘉興小區(qū)車牌識別系統(tǒng)一體機(jī)
對車輛牌照的識別技術(shù)可以作為辨識一輛車是有效的方法。嘉興小區(qū)車牌識別系統(tǒng)一體機(jī)
基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇比較好匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。實(shí)際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。 嘉興小區(qū)車牌識別系統(tǒng)一體機(jī)
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